一棵简单的B-树如下: B+ 树简介 B+树是B-树的变体,也是一颗多路搜索树。一棵m阶的B+树主要有这些特点: ❝ 每个结点至多有m个子女; 非根节点关键值个数范围:⌈m/2⌉ <= k <= m-1 相邻叶子节点是通过指针连起来的,并且是关键字大小排序的。 ❞ 一颗3阶的B+树如下: B+树和B-树的主要区别...
从上图可以看出,B 树相对于平衡二叉树,每个节点存储了更多的键值(key)和数据(data),并且每个节点拥有更多的子节点,子节点的个数一般称为阶,上述图中的 B 树为 3 阶 B 树,高度也会很低。 基于这个特性,B 树查找数据读取磁盘的次数将会很少,数据的查找效率也会比平衡二叉树高很多。 假如我们要查找 id=28 ...
B+Tree树是B-Tree的变种,能更好的解决范围查找问题。 6.1 B+Tree的特性: 非叶子节点不存储data,只存储索引,可以存放更多索引 叶子节点不存储指针 顺序访问指针,提高区间访问性能 6.2 B+Tree 索引为什么可以支持千万级别数据量的查找 分析: MySQL 官方对非叶子节点(如最上层h = 1的节点,B+Tree高度为3) 的大小...
B+树查询时间复杂度固定是log n,B-树查询复杂度最好是 O(1)。 B+树相邻接点的指针可以大大增加区间访问性,可使用在范围查询等,而B-树每个节点 key 和 data 在一起,则无法区间查找。 B+树更适合外部存储,也就是磁盘存储。由于中间节点无data 域,每个节点能索引的范围更大更精确。 MySQL InnoDB 数据存储:...
Binary Search Tree(二叉查找树) AVL Tree(二叉平衡树) B Tree(平衡树) B+ Tree(大名鼎鼎的B+树,对B Tree的改进) ... 大家可以访问Data Structure Visualizations这个网站动手玩一下,特别注意上面的4种树: 如果你听我的建议,打开上面的网站选择Binary Search Tree并按1,2,3,4...的顺序插入数据时,它其实是...
使用mysql最多的就是查询,我们迫切的希望mysql能查询的更快一些,我们经常用到的查询有: 按照id查询唯一一条记录 按照某些个字段查询对应的记录 查找某个范围的所有记录(between and) 对查询出来的结果排序 mysql的索引的目的是使上面的各种查询能够更快。
B+树的每一个叶子节点都有指向下一个叶子节点的指针,方便范围查询和全表查询:只需要从第一个叶子节点开始顺着指针一直扫描下去即可,而B树则要对树做中序遍历。 了解了B+树的结构之后,我们对一张具体的表做分析: 代码语言:javascript 复制 create tableStudent(last_namevarchar(50)notnull,first_namevarchar(50)...
B 树相对于平衡二叉树,每个节点存储了更多的键值(key)和数据(data)。 实际业务中B树的阶数一般大于100,存储大量数据,B树高度也会很低,查询效率会更高。 备注 每个节点拥有最多的子节点,子节点的个数一般称为阶。 阶:m阶是代表每个节点最多有m个分支(子树)。
查询2，3：select count(*) from <table> where <index_column> = 12345 这个查询使用了索引。由于不是范围查询，MySQL 只需要利用 B+ 树的路径从上到下查找页面，并将这些页面缓存到 innodb 缓冲池中即可。我创建的表的 B+ 树的深度都是 3，因此前面的 3~4 次 I/O 都被拿来预热缓冲区，平均耗时 4~...